論文の概要: Deep Graph Mapper: Seeing Graphs through the Neural Lens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03864v2
• Date: Thu, 20 Feb 2020 12:03:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 08:29:09.886252
• Title: Deep Graph Mapper: Seeing Graphs through the Neural Lens
• Title（参考訳）: Deep Graph Mapper: ニューラルレンズでグラフを見る
• Authors: Cristian Bodnar, C\u{a}t\u{a}lina Cangea, Pietro Li\`o
• Abstract要約: 我々はMapperとグラフニューラルネットワーク(GNN)の表現力を組み合わせることで、グラフの階層的でトポロジカルな視覚化を生成する。 これらの視覚化は、複雑なグラフの構造を識別するだけでなく、様々なタスクを解くためにそれらに適用されたモデルを理解する手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.401427499962144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in graph representation learning have led to the emergence of condensed encodings that capture the main properties of a graph. However, even though these abstract representations are powerful for downstream tasks, they are not equally suitable for visualisation purposes. In this work, we merge Mapper, an algorithm from the field of Topological Data Analysis (TDA), with the expressive power of Graph Neural Networks (GNNs) to produce hierarchical, topologically-grounded visualisations of graphs. These visualisations do not only help discern the structure of complex graphs but also provide a means of understanding the models applied to them for solving various tasks. We further demonstrate the suitability of Mapper as a topological framework for graph pooling by mathematically proving an equivalence with Min-Cut and Diff Pool. Building upon this framework, we introduce a novel pooling algorithm based on PageRank, which obtains competitive results with state of the art methods on graph classification benchmarks.
• Abstract（参考訳）: グラフ表現学習の最近の進歩は、グラフの主要な特性をキャプチャする凝縮符号化の出現につながっている。 しかし、これらの抽象表現は下流タスクには強力であるが、可視化目的には等しく適していない。 本研究では,トポロジカルデータ解析(tda)分野のアルゴリズムであるmapperと,グラフニューラルネットワーク(gnns)の表現力とを融合して,階層的かつトポロジカルに接地したグラフの可視化を実現する。 これらの視覚化は、複雑なグラフの構造を識別するだけでなく、様々なタスクを解決するためにそれらに適用されるモデルを理解する手段を提供する。 さらに,Min-Cut と Diff Pool との等価性を数学的に証明することにより,グラフプールのトポロジ的フレームワークとしての Mapper の適合性を示す。 このフレームワークを基盤として,グラフ分類ベンチマークにおける技術手法の現状と競合する結果を得るpagerankに基づく新しいプーリングアルゴリズムを提案する。

関連論文リスト

• SPGNN: Recognizing Salient Subgraph Patterns via Enhanced Graph Convolution and Pooling [25.555741218526464]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフやネットワークのような非ユークリッドデータ上での機械学習の分野に革命をもたらした。 本稿では,ノード表現をインジェクティブに更新する結合型グラフ畳み込み機構を提案する。 また,WL-SortPoolと呼ばれるグラフプーリングモジュールを設計し,重要なサブグラフパターンをディープラーニングで学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T13:11:59Z)
• Higher-order Clustering and Pooling for Graph Neural Networks [77.47617360812023]
  グラフニューラルネットワークは、多数のグラフ分類タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。 HoscPoolはクラスタリングベースのグラフプーリング演算子で、階層的に高階情報をキャプチャする。 グラフ分類タスクにおいてHoscPoolを評価し,そのクラスタリングコンポーネントを地層構造を持つグラフ上で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T09:17:10Z)
• CGMN: A Contrastive Graph Matching Network for Self-Supervised Graph Similarity Learning [65.1042892570989]
  自己教師付きグラフ類似性学習のためのコントラストグラフマッチングネットワーク(CGMN)を提案する。 我々は,効率的なノード表現学習のために,クロスビューインタラクションとクロスグラフインタラクションという2つの戦略を用いる。 我々はノード表現をグラフ類似性計算のためのプール演算によりグラフレベル表現に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T13:20:26Z)
• Edge but not Least: Cross-View Graph Pooling [76.71497833616024]
  本稿では,重要なグラフ構造情報を活用するために,クロスビューグラフプーリング(Co-Pooling)手法を提案する。 クロスビュー相互作用、エッジビュープーリング、ノードビュープーリングにより、相互にシームレスに強化され、より情報的なグラフレベルの表現が学習される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T08:01:23Z)
• Accurate Learning of Graph Representations with Graph Multiset Pooling [45.72542969364438]
  本稿では,その構造的依存関係に応じてノード間の相互作用をキャプチャするグラフマルチセットトランス (GMT) を提案する。 実験の結果,GMTはグラフ分類ベンチマークにおいて,最先端のグラフプーリング法を著しく上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T07:45:58Z)
• CommPOOL: An Interpretable Graph Pooling Framework for Hierarchical Graph Representation Learning [74.90535111881358]
  新しい解釈可能なグラフプーリングフレームワークである CommPOOL を提案します。 グラフ表現学習プロセスにおいて、グラフの階層的なコミュニティ構造をキャプチャし、保存することができる。 CommPOOLは階層グラフ表現学習のための汎用的で柔軟なフレームワークです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T21:14:18Z)
• Second-Order Pooling for Graph Neural Networks [62.13156203025818]
  グラフプーリングとして2次プールを提案するが、これは上記の課題を自然に解決する。 グラフニューラルネットワークによる2次プールの直接利用は、実用的な問題を引き起こすことを示す。 本稿では,2次プールに基づく2つの新しいグローバルグラフプーリング手法,すなわちバイリニアマッピングと2次プールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T20:52:36Z)
• Graph Pooling with Node Proximity for Hierarchical Representation Learning [80.62181998314547]
  本稿では,ノード近接を利用したグラフプーリング手法を提案し,そのマルチホップトポロジを用いたグラフデータの階層的表現学習を改善する。 その結果,提案したグラフプーリング戦略は,公開グラフ分類ベンチマークデータセットの集合において,最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T13:09:44Z)
• Unsupervised Hierarchical Graph Representation Learning by Mutual Information Maximization [8.14036521415919]
  教師なしグラフ表現学習法,Unsupervised Hierarchical Graph Representation (UHGR)を提案する。 本手法は,「ローカル」表現と「グローバル」表現の相互情報の最大化に焦点をあてる。 その結果,提案手法は,いくつかのベンチマークにおいて,最先端の教師付き手法に匹敵する結果が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T18:21:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。